时间复杂度和空间复杂度
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随着数据量或者 n 的增大,时间复杂度也随之增加,也就是执行时间的增加,会越来越慢,越来越卡。总的来说时间复杂度就是执行时间增长的趋势,那么空间复杂度就是存储空间增长的趋势。
时间复杂度是一个函数,它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。
空间复杂度就是算法需要多少内存,占用了多少空间。空间复杂度需要考虑在运行过程中为局部变量分配的存储空间的大小,它包括为参数表中形参变量分配的存储空间和为在函数体中定义的局部变量分配的存储空间两个部分。
常用的空间复杂度有 O(1)、O(n)、O(n²)。其中O(1) 就是算法执行临时空间不会随着N发生变化都算成一个常量。O(n)就是一开始就开辟的内存,不会在改变。空间复杂度』和『时间复杂度』判断标准差不多,主要是看开了多少个临时变量,是否跟N有一定的线性关系。
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